El problema al que se enfrentará la IA en tres años

Investigadores advierten en un artículo científico en Arxiv  que para el año 2026 no habrá información suficiente de calidad para seguir entrenando a la IA. 

La inteligencia artificial representa una revolución tecnológica con un impacto significativo en diversos aspectos de la vida cotidiana. A pesar de los riesgos asociados, como la posible desaparición de ciertas profesiones debido a su creciente implementación, se reconoce que, por ahora, no constituye una amenaza directa para la humanidad, sino más bien un apoyo clave en diversas aplicaciones.

Sin embargo, la inteligencia artificial enfrenta un desafío fundamental: la escasez de datos para alimentar de manera sostenible sus algoritmos. A medida que el mundo experimenta una disminución en la disponibilidad de contenido adecuado para el entrenamiento de la IA, surge la preocupación sobre su capacidad para continuar desarrollándose.

Aunque la cantidad de datos no siempre se traduce en un mejor rendimiento, se reconoce que un mayor volumen de datos puede proporcionar un conocimiento más amplio y, por ende, mejorar los resultados en las aplicaciones de la inteligencia artificial.

300.000 millones de palabras para entrenar la IA

Según ScienceAlert, ejemplos como ChatGPT, entrenado con más de 300 mil millones de palabras en datos de texto que superan los 570 GB, y DALL-E, alimentado con 5.8 mil millones de imágenes, ilustran la necesidad de grandes cantidades de datos de alta calidad provenientes de fuentes como libros especializados y artículos científicos para mantener al máximo las capacidades de estos algoritmos.

Chat GPT es un aparato de procesamiento del lenguaje natural que funciona con tecnología de Inteligencia Artificial para responder a las consultas de los usuarios. Goza de impresionantes niveles de sofisticación, sensibilidad y usabilidad a la hora de comprender y generar lenguaje humano natural. Chat GPT es una implementación de GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), una tecnología puntera de procesamiento del lenguaje. Crea textos que no difieren en nada de los producidos por seres humanos.

Sin embargo, las perspectivas futuras plantean un desafío. Según un grupo de investigadores que ha publicado un artículo en Arxiv, se prevé que para el año 2026 la cantidad de información disponible no será suficiente para continuar con el entrenamiento de la IA, y solo quedará información con lenguaje de baja calidad que se agotará entre los años 2030 y 2050.

Ante esta situación, se sugiere que el próximo paso no consistirá únicamente en proporcionar cantidades masivas de datos a las IA, sino en mejorar sus algoritmos para hacerlos más inteligentes y capaces de manejar de manera eficiente el volumen existente de información. En resumen, se enfatiza la importancia de perfeccionar los algoritmos para que la IA sea más cercana en comportamiento y razonamiento a los humanos, haciendo que sea una herramienta más útil en el análisis de datos.

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